Quem canta igual? : análise quantitativa de semelhança entre vocalizações de aves com base em testes de identificação por peritos

Abstract

Este estudo visa identificar padrões de erro de peritos na identificação de espécies em amostragens bioacústicas de aves da Amazônia Central. Como existe grande semelhança entre algumas das vocalizações e qualquer tipo de amostragem está sujeita a erros, a identificação dos erros mais frequentes ajuda a criar modelos mais robustos de presença/ausência de espécies. Para quantificar os erros de identificação nós desenvolvemos um questionário on-line, baseado em um grupo de 41 espécies de tamnofilideos e dendrocolaptineos, e enviamos este questionário a um conjunto de peritos. Os resultados do teste (com 820 respostas de 20 participantes) foram comparados com os resultados de um experimento binomial com probabilidade de sucesso igual a 0,5. Esta comparação permitiu averiguar se cada participante errou ou acertou as perguntas com uma frequência diferente do esperado ao acaso (50% de acertos). Da mesma forma, também averiguamos se as espécies são identificadas correta ou incorretamente com mais frequência do que o esperado ao acaso. Também mapeamos as confusões entre espécies em uma matriz triangular com a lista de espécies por ordem filogenética nos eixos x e y. Nesta configuração, as respostas corretas ficam na diagonal enquanto as confusões entre espécies aparecem na sub-diagonal. Com base na matriz triangular podemos perguntar se as espécies mais aparentadas são confundidas com maior frequência que espécies distantes. Para testar esta hipótese, usamos um teste de Monte Carlo que compara a média das distâncias entre as espécies confundidas na matriz triangular com a distribuição de médias das distâncias entre espécies confundidas em 1000 matrizes randomizadas. A análise do padrão de respostas dos 20 participantes nos permitiu remover do estudo 4 participantes que responderam errado significativamente mais vezes do que o esperado ao acaso. Usando as respostas dos demais participantes e analisando o padrão de erros e acertos para cada espécie, observamos que 14 espécies foram corretamente identificadas significativamente mais vezes do que o esperado ao acaso, enquanto que só uma deu origem a significativamente mais erros do que o esperado ao acaso. Por fim, a média observada de distâncias entre espécies confundidas foi sempre inferior à média de distância obtida a partir das matrizes randomizadas no teste de Monte Carlo, indicando que as confusões são mais frequentes entre espécies aparentadas.

This study aims to uncover patterns of species identification error in aural surveys of Central Amazon birds. Some amount of observer error is unavoidable and some species have more similar vocalizations than others, therefore, those species are especially prone to be confused. To quantify identification errors we developed an on-line quiz, based on vocalizations of an undisclosed set of 41 antbird (Thamnophilidae) and woodcreeper (Dendrocolaptinae) species and invited experts to answer the on-line quiz. The quiz results, with 820 answers from 20 participants, were compared to the results of a binomial experiment with a probability of success of 0.5; with this approach we examined whether participants got species right or wrong more often than expected at random and whether species where mistakenly identified more often than expected at random – with the given success probability. We also compiled the quiz answers in a triangular matrix showing species ranked by phylogenetic order on both axes. Thus, correct answers appeared on the main diagonal, while any value in the subdiagonal shows a confusion between the species in the y axis and in the x axis. From the triangular matrix we can ask whether closely related species were mistaken for each other more often than distant species. To test this hypothesis, we used a Monte Carlo test to compare the mean distance between the mistaken species in the observed matrix with the mean distance of mistaken species in 1000 randomized matrices. The 20 participants who took the quiz showed substantial variation in their ability to identify species correctly. Four observers who got species wrong more often than expected at random were excluded from subsequente analysis. When drawing comparisons across species, we found that 14 were correctly identified significantly more often than expected at random while only one was misidentified significantly more often than expected at random. Finally, the observed mean distance between confused species was smaller than all of the mean distances from the randomized matrices on the Monte Carlo test, indicating that confusions are more frequent between closely related species.